类似订单数据之类的表，因为有状态要更新，比如订单状态，物流状态之类的，这样就需要同步很久之前的数据，目前我的订单表是更新前面100天的数据。hive中操作是先删除前面100个分区的数据，然后重新动态分区100天的数据。1、alter table 表名 drop partition(日期字段>='2017-01-01')2. INSERT OVERWRITE TABLE 表名 pa
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2023-06-27 20:47:22
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## Hive如何更新数据
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于查询和分析大规模数据集。然而，由于其基于Hadoop的特性，Hive并不适合进行实时的数据更新操作。然而，在某些情况下，我们可能需要更新Hive表中的数据。本文将介绍在Hive中如何更新数据，并提供一个实际的示例来解决这个问题。
### 问题描述
假设我们有一个Hive表，其中存储了一些学生的成绩信息。表结构如下：
原创
2023-08-22 11:04:16
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前言hive表的更新, 需要对原表的完全重写. 或者说, hive表结构的设计, 本身的优势在于, 结合高扩展性实现的近乎无限的容量, 它应对数据变化是十分低效的 所以设计数仓时, 如果大量数据有更新的需求, 就应该考虑hive+的架构模式但是数仓基本成型之后, 改变架构的成本很高. 这时候, 虽然效率较低, 但依旧可以使用hive完成数据的更新. 数据可以完成更新的前提是有更新标识, 常见的更新
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2023-08-16 18:36:26
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# Hive表如何更新数据
在使用Hive进行数据分析的过程中，经常需要对表中的数据进行更新。本文将介绍如何在Hive中更新表的数据，并通过一个实际问题来说明。
## 实际问题
假设我们有一个Hive表，存储了某个电商平台上的商品信息。该表的结构如下：
```sql
CREATE TABLE products (
id INT,
name STRING,
price
原创
2023-10-04 06:59:04
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一.hive参数设置hive参数设置范围:配置文件参数>命令行参数>set参数声明hive参数设置优先级:set参数声明>命令行参数>配置文件参数注意:一般执行SQL需要指定的参数,都通过set参数声明,因为它属于临时设置,断开就失效了1.hive数据压缩大部分会选择通过snappy来压缩,因为它可以在合理的压缩比例下有较高的解压缩速度.2.行列存储的优缺点行存储:text
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2024-07-12 22:29:26
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# 如何使用Impala更新Hive元数据
在使用Apache Impala与Apache Hive进行数据处理时，确保Hive元数据的准确性至关重要。尤其是在对数据进行修改（如更新、插入或删除）后，Impala可能无法及时识别Hive元数据的变化。这可能导致在查询时出现不一致性或错误。因此，本文旨在解决如何使用Impala更新Hive元数据的问题，并提供实际示例。
## 更新Hive元数据的
# 如何在Hive中更新和删除数据
在Hive中更新和删除数据是很常见的需求，但是Hive本身是建立在Hadoop之上的批处理系统，不支持原生的更新和删除操作。但是可以通过一些技巧来实现这些操作。
## 更新数据
更新数据通常是通过将要更新的数据导出到一个新表，然后将更新后的数据再导入原表中来实现。下面是一个更新数据的示例：
```sql
-- 创建一个新表来存放更新后的数据
CREATE
原创
2024-07-11 04:22:22
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这是系列的第二部分。 管理缓慢变化的维度 在第1部分中，我们展示了使用SQL MERGE，UPDATE和DELETE更新Hive中的数据是多么容易。让我们把事情做好，看看Hive中用于管理缓慢变化维度（SCD）的策略，这些维度可以让您随时分析数据的整个变化。 在数据仓库中，缓慢变化的维度（SCD）捕获的数据在不规则和不可预知的时间间隔内变化。根据不同的业务需求，管理SCD有几种常用的方法。
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2023-11-08 17:44:22
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一、hive架构相关可以结合平时使用hive的经验作答，也可以结合下图从数据的读入、解析、元数据的管理，数据的存储等角度回答：二、hive的特点本题主要为了考察对hive的整体使用场景的掌握程度，毕竟只有知道了hive的特点，才能有针对性的在实际项目中的合适场景下使用hive。可以从下面四个角度去分析：1.数据存储位置Hive的数据存储在hdfs上，元数据可以存储在指定的地方比如mysql，Pos
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2023-07-12 20:53:31
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沿着前面的内容，接下来的文章就是关于Hive从基础的搭建到高级应用的知识。鄙人在大二初学Hive的时候，只是觉得Hive和Mysql差不多，但是对于Hive为什么叫做数据仓库，以及Hive的UDF编程我并没有太多思考。所以啊，为了混口饭吃迟早还是要还的。所幸目前算是明白了数据仓库的含义同时对Hive的架构、使用有了全新的认识。Hive是什么先看一看官方的解释hive是基于Hadoop的一个数据仓库
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2024-08-11 10:49:27
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hive中的更新或者新建表impala 不能实时更新Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。最近在生产中，我发现在hive 中更改表结构，或者建表 在impala中查询新建的表报错，或者更改的字段不能实时更新。问题原因这是因为元数据信息没有及时刷新。在impala 1.2中 加入
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2023-07-06 22:01:45
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一：基本用法1.新建数据库 2.删除数据库 3.删除非空的数据库 4.指定数据库的位置 LOCATION:指定数据库的位置，不会在系统的默认文件下。 5.在指定数据库中新建表（验证在指定的数据库中可以建表） 6.在页面上观看表 可以看到在指定的目录下有一张新建的表。 但是，没有看到指定的数据库。 7.新建表  
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2024-02-02 14:28:42
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Hive的数据分为表数据和元数据，表数据是Hive中表格（table）具有的数据；而元数据是用来存储表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。下面分别来介绍。
一、Hive的数据存储 在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式
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2023-09-15 09:11:32
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Hive介绍一、Hive是什么二、Hive的作用三、Hive的优缺点优点：缺点：四、Hive数据类型(一)、基本数据类型(二)、集合数据类型五、Hive基本操作(一)、数据库(二)、数据表1、分类介绍2、表操作3、加载数据4、内部表（可以看作mysql中普通表）5、外部表6、分区表(1)、静态分区(2)、动态分区(3)、动态分区和静态分区的区别7、分桶表(三)、Hive的视图(一)、了解视图(二
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2023-09-13 21:06:49
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DB2® 数据库管理器能够使用来自另一个源的数据（通常是表引用的结果）更新表或视图。这种更新是使用 MERGE 语句来执行的。可以根据 MERGE 语句中的指定指示信息删除或更新目标表中与源相匹配的行。可以插入目标表中不存在的行。在视图中更新、删除或插入行会导致在视图所基于的表中更新、删除或插入相应行。 限制
与 MERGE 语句相关联的授权标识必须具有适当的特权才能执行以下三种可能操作中的任
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2024-07-23 13:33:50
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# 项目方案：Hive怎么更新数据
## 项目背景
在实际项目中，我们经常需要对Hive中的数据进行更新操作，这样可以使数据保持最新状态。本文将介绍如何通过Hive语句进行数据更新，并提供一个项目方案，帮助大家更好地了解如何使用Hive更新数据。
## 方案概述
本方案主要通过Hive的INSERT OVERWRITE语句来更新数据，该语句可以覆盖表中的数据，实现数据的更新操作。另外，我们还可
原创
2024-03-13 05:43:38
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Hive数据仓库技术Hive数据仓库技术Hive 简介Hive与传统关系型数据库Hive 架构设计Hive数据单元数据存储模型安装配置 Hive 环境Metastore的三种运行模式Metastore 配置属性搭建Hive环境内置derby版外置MySQL版Hive数据库及表操作基本数据类型复杂数据类型Hive DDL 操作数据库操作创建表语法托管表(内部表)其他常用 DDL 操作Hive DML
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2024-07-31 14:48:49
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Hive动态分区1、首先创建一个分区表create table t10(name string)
partitioned by(dt string,value string)
row format delimited fields terminated
by '\t' lines terminated by '\n'
stored as textfile;2、然后对hive进行设置，使之支持动态
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2023-07-13 22:54:23
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官网地址： 使用 MERGE 插入、更新和删除数据使用 MERGE 语句执行以下操作：有条件地在目标表中插入或更新行。如果目标表中存在相应行，则更新一个或多个列；否则，会将数据插入新行。同步两个表。根据与源数据的差别在目标表中插入、更新或删除行。MERGE 语法包括五个主要子句：MERGE 子句用于指定作为插入、更新或删除操作目标的表或视图。USING 子句用于指定要与目标联接的数据源。
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2024-02-23 17:26:59
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Hive的架构和工作原理简介Hive 是基于Hadoop之上的数仓，便于用户可以基于SQL（Hive QL）进行数据分析，其架构图如下:从上图可知，Hive主要用来将建立结构化数据库和后端分布式结构化文件的映射，以及把SQL语句转换为MapReduce（tez或spark）任务，以便进行分布式查询分析。具体分布式文件的存储、分布式计算的执行等均由后端的Hadoop来承接，如下图所示：基于上图架构，
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2024-06-21 16:47:39
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